Анализ аварийности на морском транспорте с использованием  метода байесовских сетей доверия

Анатолий Николаевич  Попов; Геннадий Анатольевич Зеленков; Валерий Сергеевич Плужник; Олег Евгеньевич  Бородин

doi:10.37890/jwt.vi79.485

А.Н. Попов Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия https://orcid.org/0000-0002-8630-3111
Г.А. Зеленков Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия https://orcid.org/0000-0001-7912-9285
В.С. Плужник Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия https://orcid.org/0009-0002-7435-8446
О.Е. Бородин Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия https://orcid.org/0009-0004-9387-5021

DOI: https://doi.org/10.37890/jwt.vi79.485

Аннотация

Морские происшествия хоть и являются редким событием, но имеют огромное влияние как на мировую экономику, так и на окружающую среду. Улучшение практики морского судоходства всегда требует новых способов повышения безопасности, что неизменно предполагает извлечение уроков из прошлого опыта и ошибок. В этом контексте вероятностный анализ происшествий и связанных с ними последствий может сыграть очень важную роль в создании более безопасной и эффективной морской транспортной системы. Байесовские сети представляют собой класс вероятностных моделей, основанных на статистике, теории принятия решений и теории графов.

В представленной статье описан анализ статистики морских происшествий путём отбора влияющих на риск их возникновения вероятностных параметров. Важные параметры из этой базы данных группируются, и строится байесовская сеть, которая показывает взаимосвязь между ними, что, в свою очередь, дает представление о зависимостях, существующих между параметрами в базе данных, и непосредственно основных причинах этих аварий.. Данные для данного исследования основаны на базе данных происшествий Lloyds Register и IMO с 1990 по 2022 год. Важные факторы из этой базы данных объединены, и построена байесовская сеть, отображающая взаимосвязь между соответствующими переменными, что в свою очередь дает представление о вероятностных зависимостях между переменными в базе данных и основных причинах этих происшествий.

Ключевые слова: Байесовская сеть доверия, анализ рисков, информационная байесовская модель, ациклические графы, база данных повреждений, предварительные знания, сетевой анализ, вероятностная сеть

Литература

Попов А.Н. Теоретико-методологические основы интеграции и отображения информации в морской эргатической системе : Дис. … докт. физ. мат. наук: 05.22.19 / А.Н. Попов – Новороссийск, 2021 – 340 с

Probabilistic method of predicting ship collision damage// Brown AJ, Chen D.// Ocean Eng Int J. – 2002- 6(1)-P.54–65.

A tutorial on learning with Bayesian networks. // Heckerman D.// In: Jordan M. editor, Learning in graphical models. - Cambridge (MA): MIT Press - 1998 - P. 301–354.

International Maritime Organization (IMO): Maritime Facts and Figures

https://www.imo.org/en/KnowledgeCentre/Pages/MaritimeFactsFigures-Default.aspx

[Дата обращения 18.10.2023]

Реконструкция различных навигационных сценариев судна «Ever Given», включая посадку на мель в Суэцком канале с использованием симулятора моста с современными электронными навигационными картами // Попов А.Н., Зеленков Г.А., Папулов Д.С. // Journal of Physics: Conference Seriesthis -2021 - 2061(1)

Lloyds Register: Maritime Casualty Incidents

https://www.lloydslistintelligence.com/knowledge-hub/data-storytelling/maritime-casualty-incidents

[Дата обращения 20.10.2023]

Effect of ship structure and size on grounding and collision damage distribution// Pedersen PT, Zhang S. // Ocean Eng. – 2000 – 27 – P. 1161–1179.

Causation, prediction, and search, adaptive computation and machine learning.// Spirtes P, Glymour C, Scheines R. // Cambridge (MA): MIT Press. 2nd ed.– 2000

Данные авторов

Анатолий Николаевич Попов , Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия

д.т.н., доцент кафедры «Эксплуатация водного транспорта, судовождение» ФГБОУ ВО «Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова», г. Новороссийск(ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова), e-mail: an.popov.mga@gmail.com

Геннадий Анатольевич Зеленков , Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия

доцент кафедры «Системный анализ и управление процессами на водном транспорте» ФГБОУ ВО «Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова», г. Новороссийск(ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова), E-mail: mathshell@mail.ru

Валерий Сергеевич Плужник , Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия

Аспирант специальности « Эксплуатация водного транспорта, водные пути сообщения и гидрография» ФГБОУ ВО «Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова», г. Новороссийск(ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова), e-mail: pluzhnik2001@mail.ru

Олег Евгеньевич Бородин , Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия

Аспирант специальности «Эксплуатация водного транспорта, водные пути сообщения и гидрография» ФГБОУ ВО «Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова», г. Новороссийск(ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова), e-mail: elb999@mail.ru